This repository contains a collection of data science applications focused on financial analysis. The aim is to analyze financial data, create predictive models, and extract actionable insights using Python. The project showcases various applications of machine learning and deep learning models tailored to financial datasets.
This repository aims to provide practical examples for using data science in financial contexts. The primary goals are:
- Real-World Financial Applications: Each project is designed around real-world financial problems, showcasing how data science can be leveraged to extract insights.
- Teaching Methodologies: Each project demonstrates a structured approach to data science, from data collection to model deployment.
In any financial analysis project, the first and most crucial step is to clearly define the problem or the research question that needs to be solved. For instance, the problem could be "How can we predict stock price movements using machine learning techniques?" The goal should be clearly outlined with key objectives, like improving prediction accuracy or minimizing risk. Furthermore, target stakeholders, such as investors, financial analysts, or asset managers, should be identified, as their needs will shape the project’s direction.
Details:
- Objective: Define whether the project aims for prediction, classification (e.g., determining bullish or bearish markets), or pattern recognition (e.g., identifying trends).
- Stakeholders: Investors, portfolio managers, risk analysts, etc.
- Outcomes: Improved decision-making, better risk management, or enhanced market insights.
Data collection involves sourcing the required financial data to address the defined problem. This data can be gathered from APIs like Yahoo Finance, Alpha Vantage, or IEX Cloud, or by web scraping using tools like BeautifulSoup and Selenium for more specific data. The types of data collected may include stock prices, historical returns, market indices, economic indicators, and other financial metrics like trading volume or volatility.
Details:
- Sources: APIs (Yahoo Finance, Alpha Vantage, IEX Cloud) or scraping (BeautifulSoup, Selenium).
- Data Types: Stock prices, historical returns, trading volumes, market indices, economic indicators (e.g., GDP, unemployment rate), volatility.
After data collection, the next step is data cleaning and preprocessing. This is crucial because raw financial data often contains missing values, duplicates, and inconsistencies that need to be addressed. The process involves handling missing data by filling, interpolation, or removal, normalizing data to eliminate scale differences, transforming categorical data using one-hot encoding, and removing irrelevant or duplicate data.
Details:
- Missing Data: Handle missing values using imputation methods (e.g., filling, interpolation).
- Normalization: Normalize numerical features to bring them to the same scale.
- Categorical Data: Use one-hot encoding or label encoding for categorical variables.
- Duplicates: Remove duplicate entries and irrelevant data.
Feature engineering is a critical process in any financial model. In this step, new features are created from the raw data to enhance model performance. For example, time series data can be transformed into moving averages, momentum indicators, or volatility measures. Domain-specific features, such as price-to-earnings ratios, market sentiment indices, or macroeconomic variables (inflation, interest rates), may also be added.
Details:
- Derived Features: Moving averages, volatility measures, momentum indicators.
- Domain-Specific Features: Price-to-earnings ratios, market sentiment indices, macroeconomic variables (inflation, interest rates).
Once the data is preprocessed and features are engineered, the next step is selecting and training the machine learning model. Popular models for financial forecasting include Linear Regression, Random Forest, Gradient Boosting Machines, and LSTM for time series data. The model selection should be based on the problem’s complexity and the available data. After selecting the model, it's trained using training datasets with cross-validation to prevent overfitting.
Details:
- Model Choices: Linear Regression, Random Forest, XGBoost, LSTM (for time series).
- Training: Cross-validation and hyperparameter tuning (GridSearchCV) to optimize performance.
After training, the model’s performance is evaluated using validation datasets. Metrics such as Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), or R-squared are commonly used in financial analysis. The evaluation results help in adjusting the model’s parameters for better accuracy or generalization. If the model performs well on unseen test data, it’s considered ready for deployment.
Details:
- Metrics: MAE, MSE, RMSE, R-squared.
- Adjustments: Fine-tune the model based on evaluation results.
Once the model is evaluated and performs satisfactorily, the next step is deployment. This involves integrating the model into an application or system where stakeholders can access predictions or insights. Deployment can be done on cloud platforms (AWS, Azure, Google Cloud) or on-premises systems, depending on the project requirements. Monitoring the model's performance in a real-world scenario is crucial, as it may require updates or retraining based on new data.
Details:
- Deployment Platforms: Cloud (AWS, Azure, Google Cloud) or on-premises.
- Monitoring: Continuous performance tracking, model updates, and retraining protocols.
After deployment, the final step is to present the results to stakeholders. This may involve creating visualizations, reports, or dashboards that summarize the findings, predictions, and model performance. Clear communication of the results and implications for stakeholders is essential for the project’s success.
Details:
- Presentation Tools: Dashboards (Tableau, Power BI), reports (Jupyter Notebooks), and visualizations (Matplotlib, Seaborn).
- Communication: Clearly articulate findings and implications for stakeholders.
The repository contains the following projects, each focusing on different aspects of financial analysis:
- Objective: Time series analysis of stock prices.
- Techniques Used: Plotting historical prices, calculating returns, performing fundamental analysis.
- Models Applied: ARIMA, Exponential Smoothing.
- Objective: Predict future stock prices using time series forecasting models.
- Techniques Used: Data splitting, feature engineering for time series.
- Models Applied: ARIMA, LSTM (Long Short-Term Memory networks).
- Objective: Optimize a portfolio to maximize returns and minimize risk.
- Techniques Used: Modern portfolio theory, mean-variance optimization.
- Models Applied: Efficient Frontier, Monte Carlo Simulation.
- Objective: Measure and evaluate financial risks.
- Techniques Used: Beta coefficient calculations, Value at Risk (VaR) analysis.
- Models Applied: GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity), VaR models.
- Objective: Build trading strategies using technical analysis.
- Techniques Used: Applying technical indicators like Bollinger Bands, Relative Strength Index (RSI).
- Models Applied: Rule-based trading algorithms, Reinforcement Learning for automated strategies.
- Objective: Assess the impact of financial news on market movements.
- Techniques Used: Sentiment analysis, natural language processing (NLP).
- Models Applied: VADER (Valence Aware Dictionary and sEntiment Reasoner), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
Serkan Polat
Bu depo, finansal analiz üzerine odaklanan veri bilimi uygulamalarını içermektedir. Amaç, finansal verileri analiz etmek, tahmin modelleri oluşturmak ve Python kullanarak uygulanabilir içgörüler elde etmektir. Proje, finansal veri setlerine uygun makine öğrenimi ve derin öğrenme modellerinin çeşitli uygulamalarını içermektedir.
Bu depo, veri biliminin finansal alanlarda nasıl kullanılacağını gösteren pratik örnekler sunmaktadır. Başlıca amaçlar şunlardır:
- Gerçek Dünya Finansal Uygulamalar: Her proje, finansal sorunlara yönelik veri bilimi çözümlerini gösterir ve içgörüler çıkarma sürecini sunar.
- Veri Bilimi Metodolojilerini Gösterme: Projeler, veri toplama aşamasından model dağıtımına kadar veri bilimi sürecini kapsamlı şekilde ele alır.
Finansal analiz projeleri, bir organizasyonun finansal sağlığını ve performansını değerlendirmek için kritik öneme sahiptir. Veri bilimi ve makine öğrenimi teknikleri, geçmiş verilere dayalı olarak gelecekteki eğilimleri tahmin etmek ve içgörüler sağlamak için kullanılır. Bu depo, finansal verileri analiz etmek ve modellemek için çeşitli projeleri içermektedir.
Herhangi bir finansal analiz projesinde, ilk ve en önemli adım, çözülmesi gereken sorunun veya araştırma sorusunun net bir şekilde tanımlanmasıdır. Örneğin, sorun "Makine öğrenimi teknikleri kullanarak hisse fiyat hareketlerini nasıl tahmin edebiliriz?" olabilir. Hedef açık bir şekilde ana hedefler ile tanımlanmalı, tahmin doğruluğunu artırmak veya riski en aza indirmek gibi temel hedefler belirtilmelidir. Ayrıca, yatırımcılar, finansal analistler veya varlık yöneticileri gibi hedef paydaşlar belirlenmelidir, çünkü bu kişiler projenin yönünü şekillendirecektir.
Detaylar:
- Hedef: Projenin tahmin, sınıflandırma (örneğin, boğa veya ayı piyasalarının belirlenmesi) veya desen tanıma (örneğin, eğilimlerin tanınması) için mi tasarlandığını tanımlayın.
- Paydaşlar: Yatırımcılar, portföy yöneticileri, risk analistleri vb.
- Sonuçlar: Karar verme süreçlerinin iyileştirilmesi, daha iyi risk yönetimi veya geliştirilmiş piyasa içgörüleri.
Veri toplama, tanımlanan sorunu ele almak için gerekli finansal verilerin toplanmasını içerir. Bu veriler, Yahoo Finance, Alpha Vantage veya IEX Cloud gibi API'lerden veya BeautifulSoup ve Selenium gibi araçlarla web taraması yapılarak toplanabilir. Toplanan veri türleri arasında hisse fiyatları, tarihsel getiri, piyasa endeksleri, ekonomik göstergeler ve ticaret hacmi veya volatilite gibi diğer finansal metrikler yer alabilir.
Detaylar:
- Kaynaklar: API'ler (Yahoo Finance, Alpha Vantage, IEX Cloud) veya tarama (BeautifulSoup, Selenium).
- Veri Türleri: Hisse fiyatları, tarihsel getiri, ticaret hacimleri, piyasa endeksleri, ekonomik göstergeler (örneğin, GSYİH, işsizlik oranı), volatilite.
Veri toplama işleminden sonra, bir sonraki adım veri temizleme ve ön işleme aşamasıdır. Bu, ham finansal verilerin genellikle eksik değerler, yinelenen kayıtlar ve tutarsızlıklar içermesi nedeniyle kritik öneme sahiptir. Bu süreç, eksik verilerin doldurulması, interpolasyon veya kaldırma yoluyla ele alınması, ölçek farklılıklarını ortadan kaldırmak için verilerin normalize edilmesi, kategorik verilerin one-hot kodlaması ile dönüştürülmesi ve alakasız veya yinelenen verilerin kaldırılmasını içerir.
Detaylar:
- Eksik Veriler: Eksik değerler, doldurma yöntemleri (örneğin, doldurma, interpolasyon) kullanılarak ele alınır.
- Normalizasyon: Sayısal özellikler, aynı ölçeğe getirilerek normalize edilir.
- Kategorik Veriler: Kategorik değişkenler için one-hot kodlama veya etiketleme kullanın.
- Yinelenen Veriler: Yinelenen girişleri ve alakasız verileri kaldırın.
Özellik mühendisliği, herhangi bir finansal modelde kritik bir süreçtir. Bu aşamada, ham verilerden yeni özellikler oluşturulur ve bu özelliklerin model performansını artırması hedeflenir. Örneğin, zaman serisi verileri hareketli ortalamalar, momentum göstergeleri veya volatilite ölçümleri gibi dönüşümlere tabi tutulabilir. Fiyat-kazanç oranları, piyasa duyarlılığı endeksleri veya makroekonomik değişkenler (enflasyon, faiz oranları) gibi alan uzmanlığına özgü özellikler de eklenebilir.
Detaylar:
- Türetilmiş Özellikler: Hareketli ortalamalar, volatilite ölçümleri, momentum göstergeleri.
- Alan Uzmanlığına Özgü Özellikler: Fiyat-kazanç oranları, piyasa duyarlılığı endeksleri, makroekonomik değişkenler (enflasyon, faiz oranları).
Veri ön işleme ve özellik mühendisliği tamamlandıktan sonra, bir sonraki adım makine öğrenimi modelinin seçimi ve eğitilmesidir. Finansal tahmin için popüler modeller arasında Doğrusal Regresyon, Rastgele Orman, Gradient Boosting Makineleri ve zaman serisi verileri için LSTM yer alır. Model seçimi, sorunun karmaşıklığına ve mevcut verilere dayalı olarak yapılmalıdır. Model seçildikten sonra, eğitim veri setleri ile eğitim yapılır ve aşırı uyumu önlemek için çapraz doğrulama uygulanır.
Detaylar:
- Model Seçenekleri: Doğrusal Regresyon, Rastgele Orman, XGBoost, LSTM (zaman serisi için).
- Eğitim: Performansı optimize etmek için çapraz doğrulama ve hiperparametre ayarı (GridSearchCV) kullanılır.
Eğitim işleminden sonra, modelin performansı doğrulama veri setleri kullanılarak değerlendirilir. Ortalama Mutlak Hata (MAE), Ortalama Kare Hata (MSE) veya R-kare gibi metrikler, finansal analizde yaygın olarak kullanılır. Değerlendirme sonuçları, modelin doğruluğunu veya genelleme yeteneğini artırmak için parametre ayarlamaya yardımcı olur. Model, görünmeyen test verileri üzerinde iyi performans gösteriyorsa, dağıtım için hazır kabul edilir.
Detaylar:
- Metrikler: MAE, MSE, RMSE, R-kare.
- Ayarlar: Değerlendirme sonuçlarına göre modelin ince ayarını yapın.
Model değerlendirildiğinde ve tatmin edici bir performans sergilediğinde, bir sonraki adım dağıtımdır. Bu, modelin paydaşların tahminlere veya içgörülere erişebileceği bir uygulama veya sisteme entegre edilmesini içerir. Dağıtım, projenin gereksinimlerine bağlı olarak bulut platformlarında (AWS, Azure, Google Cloud) veya yerinde sistemlerde yapılabilir. Gerçek dünya senaryosunda modelin performansını izlemek kritik öneme sahiptir, çünkü bu yeni verilere göre güncellemeler veya yeniden eğitim gerektirebilir.
Detaylar:
- Dağıtım Platformları: Bulut (AWS, Azure, Google Cloud) veya yerinde.
- İzleme: Sürekli performans izleme, model güncellemeleri ve yeniden eğitim protokolleri.
Dağıtım sonrasında, nihai adım sonuçların paydaşlara sunulmasıdır. Bu, bulguları, tahminleri ve model performansını özetleyen görselleştirmeler, raporlar veya panolar oluşturmayı içerebilir. Sonuçların ve paydaşlar için çıkarımların net bir şekilde iletilmesi, projenin başarısı için kritik öneme sahiptir.
Detaylar:
- Sunum Araçları: Panolar (Tableau, Power BI), raporlar (Jupyter Notebooks), görselleştirmeler (Matplotlib, Seaborn).
- İletişim: Bulguları ve paydaşlar için çıkarımları net bir şekilde ifade edin.
Bu depoda, finansal analiz alanındaki çeşitli yönlere odaklanan aşağıdaki projeler bulunmaktadır:
- Hedef: Hisse fiyatlarının zaman serisi analizi.
- Kullanılan Teknikler: Tarihsel fiyatların çizimi, getirilerin hesaplanması, temel analiz gerçekleştirilmesi.
- Uygulanan Modeller: ARIMA, Üstel Düzgünleştirme.
- Hedef: Zaman serisi tahmin modelleri kullanarak gelecekteki hisse fiyatlarını tahmin etmek.
- Kullanılan Teknikler: Veri ayırma, zaman serisi için özellik mühendisliği.
- Uygulanan Modeller: ARIMA, LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek ağları).
- Hedef: Bir portföyü optimize ederek getirileri maksimize etmek ve riski en aza indirmek.
- Kullanılan Teknikler: Modern portföy teorisi, ortalama-varyans optimizasyonu.
- Uygulanan Modeller: Etkili Sınır, Monte Carlo Simülasyonu.
- Hedef: Finansal riskleri ölçmek ve değerlendirmek.
- Kullanılan Teknikler: Beta katsayıları hesaplama, Değer-at-Risk (VaR) analizleri.
- Uygulanan Modeller: GARCH (Genelleştirilmiş Otoregresif Koşullu Heteroskedastisite).
- Hedef: Sosyal medya ve haberlerden duygu analizi yaparak piyasa hareketlerini tahmin etmek.
- Kullanılan Teknikler: Doğal Dil İşleme (NLP), kelime gömme.
- Uygulanan Modeller: LSTM, Destek Vektör Makineleri (SVM).
Serkan Polat